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在学习「数据清洗与整理」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

A 观察数据易受混杂因素影响 B 典型调查用于深入了解个别实例 C 非概率抽样无法计算抽样误差 D 把异常值一律删除而不加判断

解析：这是典型的误解。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。

下面关于「指数平滑法」的说法中，正确的是？

A 利用指数之间的等式关系，分析各因素对总量变动的影响。 B 对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。 C 时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。 D 指数是综合反映多项事物数量变动的相对数，需选择同度量因素与权数。

解析：本题直接考查「指数平滑法」的定义。对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。

判断：同一次划分必须按同一标准进行，各子项不得交叉重叠。（　）

来自：划分与划分的规则·易混概念辨析判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。

下面关于「规则是什么」的说法中，正确的是？

来自：规则是什么·看个小例子单选题

A 分东西的时候，尽量让每个人拿到的差不多。 B 公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。 C 有不同意见时，坐下来一起说，找一个大家都接受的办法。 D 规则是大家说好一起照着做的约定。

解析：本题直接考查「规则是什么」的定义。规则是大家说好一起照着做的约定。

下面关于「一元线性回归」的说法中，正确的是？

来自：一元线性回归·典型例题解析单选题

A 因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。 B 用多个自变量同时解释因变量，回归系数表示控制其他变量后的净效应。 C 用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。 D 把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。

解析：本题直接考查「一元线性回归」的定义。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。

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